Come ordinare le variabili per gruppo usando dplyr

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per raggruppare le variabili in dplyr:

 df %>% arrange (group_var, numeric_var) %>%
    group_by (group_var) %>% 
    mutate (rank = rank(numeric_var))

I seguenti esempi mostrano come utilizzare in pratica questa sintassi con il seguente frame di dati:

 #create data frame
df <- data. frame (team = c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'),
                 points = c(12, 28, 19, 22, 32, 45, 22, 28, 13, 19),
                 rebounds = c(5, 7, 7, 12, 11, 4, 10, 7, 8, 8))

#view data frame
df

   team points rebounds
1 to 12 5
2 to 28 7
3 to 19 7
4 A 22 12
5 B 32 11
6 B 45 4
7 B 22 10
8 C 28 7
9 C 13 8
10 C 19 8

Esempio 1: classifica in ordine crescente

Il codice seguente mostra come ordinare i punti segnati dai giocatori in ordine crescente, raggruppati per squadra:

 library (dplyr)

#rank points scored, grouped by team
df %>% arrange (team, points) %>%
    group_by (team) %>% 
    mutate (rank = rank(points))

# A tibble: 10 x 4
# Groups: team [3]
   team points rebounds rank
          
 1 A 12 5 1
 2 A 19 7 2
 3 A 22 12 3
 4 A 28 7 4
 5 B 22 10 1
 6 B 32 11 2
 7 B 45 4 3
 8 C 13 8 1
 9 C 19 8 2
10 C 28 7 3

Esempio 2: classifica in ordine decrescente

Possiamo anche classificare i punti ottenuti in ordine decrescente per gruppo, utilizzando un segno negativo all’interno della funzione Rank() :

 library (dplyr)

#rank points scored in reverse, grouped by team
df %>% arrange (team, points) %>%
    group_by (team) %>% 
    mutate (rank = rank(-points))

# A tibble: 10 x 4
# Groups: team [3]
   team points rebounds rank
          
 1 to 12 5 4
 2 A 19 7 3
 3 A 22 12 2
 4 A 28 7 1
 5 B 22 10 3
 6 B 32 11 2
 7 B 45 4 1
 8 C 13 8 3
 9 C 19 8 2
10 C 28 7 1

Come gestire i pareggi in classifica

Possiamo usare l’argomento tie.method per specificare come dovremmo gestire i valori di parità quando ordiniamo valori numerici.

 rank(points, ties. method = ' average ')

È possibile utilizzare una delle seguenti opzioni per specificare come gestire i collegamenti:

• media : (impostazione predefinita) assegna a ciascun elemento collegato il rango medio (gli elementi classificati 3° e 4° riceverebbero entrambi un rango di 3,5)
• primo : assegna il primo elemento collegato al rango più basso (gli elementi classificati in 3a e 4a posizione riceveranno rispettivamente i ranghi 3 e 4)
• min : assegna ciascun elemento collegato al rango più basso (gli elementi classificati 3° e 4° riceveranno entrambi un rango 3)
• max : assegna a ciascun elemento collegato il rango più alto (gli elementi classificati 3° e 4° riceveranno entrambi un rango 4)
• casuale : assegna a ciascun elemento in parità un rango casuale (entrambi gli elementi in parità per la 3a e 4a posizione possono ricevere l’uno o l’altro rango)

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre funzioni comuni in dplyr:

Come selezionare la prima riga per gruppo utilizzando dplyr
Come calcolare le frequenze relative utilizzando dplyr
Come ricodificare i valori utilizzando dplyr
Come sostituire NA con Zero in dplyr